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    人工智能熱潮應(yīng)該降降溫了

    2017-10-25 00:29陳經(jīng)
    中國報道 2017年10期
    關(guān)鍵詞:車牌識別率人臉識別

    陳經(jīng)

    人工智能應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)中,需要關(guān)鍵指標(biāo)突破瓶頸,很可能也需要將成本做到極低。

    繼2016年AlphaGo戰(zhàn)勝李世石之后,2017年AlphaGo的棋力繼續(xù)提升,戰(zhàn)勝了排名世界第一的柯潔。這對圍棋界意義很大,棋手們對AlphaGo-Ke能讓三子勝AlphaGo-Lee感到無比震驚,下棋的想象力完全打開。但是對外界而言,主要的觀念沖擊在2016年已經(jīng)完成。

    2017年8月Deepmind公布了在星際爭霸項目上的進展,在這個“非完全信息”即時策略游戲上,AI用自主學(xué)習(xí)方法取得的成果意外的小,能力遠遠不如開發(fā)商暴雪最弱的內(nèi)置AI。某種程度上,這預(yù)示著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并不會一帆風(fēng)順,會面對艱巨的挑戰(zhàn),目前火爆的人工智能可能迎來一定程度的降溫。

    有所突破但不成熟

    人工智能是IT業(yè)的子行業(yè)。就IT對各行業(yè)的改造來說,目前人工智能起的作用不能算大。如移動支付大發(fā)展,主要還是支付寶、微信的IT架構(gòu)作用大,二維碼識別環(huán)節(jié)只是一個小功能,相關(guān)技術(shù)很早就有了。

    人工智能在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中起主導(dǎo)作用的例子也有,如車牌識別。對車輛信息的管理,核心數(shù)據(jù)是車牌?;趫D像去識別車牌,識別率從2000年的90%進步到2010年前后的95%,目前已經(jīng)達到99%以上(相當(dāng)于錯誤率減少到之前的幾十分之一)。識別率的不斷進步終于突破瓶頸,產(chǎn)生了巨大的產(chǎn)業(yè)效應(yīng)。由于機器的識別率超過了人(一般人眼識別會犯錯),像停車場出入口這樣的應(yīng)用環(huán)境,用機器代替人,不僅更為經(jīng)濟,效率也更高。如將車牌與支付寶建立聯(lián)結(jié),可以直接扣費,出入自動統(tǒng)計。即使攝像頭識別車牌不是100%完美,但是對產(chǎn)業(yè)來說已經(jīng)足夠了。在極少數(shù)機器識別不了或者識別錯誤的情況下,停車場可能會承受一定的損失,但它所帶來的效率提升與費用節(jié)省卻很大。

    基于圖像的車牌識別率取得突破,另一個重大影響是,以人工智能為基礎(chǔ)的軟件方案戰(zhàn)勝了以RFID(射頻芯片)為基礎(chǔ)的硬件方案。RFID可以記下車輛的信息,之前人們認為硬件讀取比圖像車牌識別可靠,更有前景,但卻在實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),RFID讀取會有信息干擾,也有角度問題,讀取設(shè)備成本也高,應(yīng)用起來比一體化機攝像頭識別要麻煩得多。這個意義并不小,說明物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展方向應(yīng)該更多依靠人工智能技術(shù)。

    像車牌識別這樣比較成熟、正確率已突破瓶頸的人工智能技術(shù),目前還不太多。指紋識別是另一個例子,成為手機應(yīng)用中的基礎(chǔ)技術(shù)之一。二維碼識別的應(yīng)用也日益廣泛,但它主要是在更多行業(yè)中應(yīng)用推廣,識別技術(shù)本身不需要太大突破。而以科大訊飛為代表的語音識別技術(shù)也在不斷進步,近幾年迎來爆發(fā)式成長,但其識別仍有很大的進步空間,因為還和自然語言理解有關(guān)。人臉識別技術(shù)同樣飛速發(fā)展,其在極多人臉照片中找到目標(biāo)的能力遠超人類,但是對抓拍角度存在一些限制??梢钥闯觯坏┤斯ぶ悄苷_率突破瓶頸(如超過人類),就可能迎來應(yīng)用的爆發(fā)。

    總體來說,能成為行業(yè)基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)還不多。人工智能領(lǐng)域很多,如機器人、自然語言理解、專家系統(tǒng)、機器視覺、模式識別、博弈論等。目前主要是圖像識別取得的突破比較大,AlphaGo取得突破也主要靠將圍棋盤理解成圖像輸入。

    高標(biāo)準(zhǔn)、低成本的產(chǎn)業(yè)要求

    人工智能應(yīng)用到行業(yè)中,每個行業(yè)都會有不同的要求。有的行業(yè)發(fā)生錯誤可以接受,如認錯幾個車牌少收點錢問題不大,主要的作業(yè)流程跑通就可以了。但是有的行業(yè)流程就要求絕對正確,如集裝箱管理,如果自動處理發(fā)生集裝箱丟失,損失巨大不可接受,在應(yīng)用人工智能技術(shù)時需要加上很多流程輔助。因此,像自動駕駛這樣的人工智能開發(fā)問題就很復(fù)雜,正常情況的開發(fā)容易做,但主要的困難是異常情況的處理,這會非常麻煩。自動駕駛的應(yīng)用可能會比預(yù)期的慢,甚至成為開發(fā)大坑。

    人工智能與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的另一個問題是成本,產(chǎn)業(yè)界對人工智能技術(shù)的要求與預(yù)期是極低的成本。人工智能技術(shù)得到了空前的重視,投資很多,國家甚至將人工智能放入中小學(xué)課程。但要想在產(chǎn)業(yè)界成規(guī)模應(yīng)用,成本必須做到很低。這個低可能超過一般人的想象,人工智能軟件本身甚至不要錢,靠硬件賺錢。例如人臉識別應(yīng)用,創(chuàng)業(yè)公司很多,估值一般不低。但是人臉識別的基礎(chǔ)是攝像頭抓拍,如果不能生產(chǎn)攝像頭,在成本上就已經(jīng)落后很多了。攝像頭廠家將人臉識別研發(fā)成本平攤進機器生產(chǎn)里,軟件就可以白送了,這對人臉識別創(chuàng)業(yè)公司壓力極大。

    人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并非破壞式創(chuàng)新,不太可能是新企業(yè)橫空出世掃平舊企業(yè)的模式。社會生產(chǎn)與經(jīng)濟運行各環(huán)節(jié)已經(jīng)存在眾多行業(yè)公司,這些行業(yè)公司如果能主動引入人工智能技術(shù),結(jié)合自身的流程理解與成本優(yōu)勢,將會有不錯的發(fā)展空間。行業(yè)公司如果忽視人工智能技術(shù)的發(fā)展固步自封,可能會被其他主動進步的公司消滅。而人工智能創(chuàng)業(yè)公司不應(yīng)該閉門造車,不能忽視成本問題,應(yīng)該主動與行業(yè)公司聯(lián)合,找到人工智能技術(shù)與生產(chǎn)成本結(jié)合的發(fā)展模式。

    現(xiàn)階段的人工智能技術(shù),還只能與社會生產(chǎn)緊密結(jié)合,不宜過分夸張能力?!胺峭耆畔⒉┺摹薄巴ㄓ萌斯ぶ悄堋钡容^為學(xué)術(shù)化的人工智能研究肯定會繼續(xù)進行,但離產(chǎn)業(yè)化還較為遙遠。目前的社會生產(chǎn)中,已經(jīng)有大量可以與現(xiàn)行人工智能技術(shù)結(jié)合的行業(yè)與領(lǐng)域。這些應(yīng)用型的研發(fā)需要的不一定是多高的人工智能研發(fā)能力,而是要對細分行業(yè)的深入理解,對流程進行重整,正確使用人工智能技術(shù)幫助提升效率。

    在這個過程中,人們可能會對人工智能的能力期望過高產(chǎn)生誤解,甚至認識到人工智能的能力缺限后感到失望,人工智能熱潮降溫。但是經(jīng)過磨合之后,越來越多的行業(yè)會找到人工智能正確的應(yīng)用方法,未來值得期待。endprint

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